智慧環境下公共圖書館閱讀推薦服務優化策略研究

田金良

(日照市圖書館，山東 日照 276800)

隨著智能技術的深入發展，用戶閱讀行為特征朝著分眾化、個性化方向發展。受綜合閱讀素養水平的限制，讀者很難在海量文獻中精準搜索到所需文獻，在這種情況下，優質的閱讀推薦服務凸顯出極為重要的作用。大數據時代，價值共創成為主流趨勢，智能技術驅動各種積極要素為信息的匯聚與整合服務，為公共圖書館閱讀推薦服務豐富內涵、創新形式提供了強有力的理念和技術支撐。在當前公共圖書館提供的各項服務中，閱讀推薦是讀者最需要、最基礎、最普遍的服務方式之一，其擁有特定的平臺功能、要素組合與運行原理。從數據驅動角度分析，閱讀推薦服務研究有助于快速了解資源服務的運行狀態，尋求更精準、更高效的推薦方式方法，探索知識服務新途徑，最終形成具有成長性的公共圖書館閱讀推薦服務生態系統。智慧環境中的閱讀推薦服務的核心是以元數據為中心的索引技術對館藏資源中的海量異構數據進行高效處理與整合，根據讀者需求精準推送相關資源，提升館藏資源利用價值。

1 大數據背景下圖書館閱讀推薦服務特征分析

1.1 數據情景化

隨著現代信息技術的飛速發展與智能設備的普及應用，信息服務形式逐漸朝著多元化方向發展，用戶也更希望獲得個性化、便捷化的信息服務。基于此，深入分析讀者需求變化，結合當前技術迭代成果，構建情景化的數據服務成為當前信息服務領域的重要發展趨勢之一，這也是圖書館推薦服務創新的重要思路。對數據價值進行有效挖掘能夠根據讀者瀏覽痕跡和行為偏好量身設計對應的資源情境、服務情境、技術情境、環境情境和移動情境等，將讀者感知數據與情境數據進行互動整合，動態滿足讀者潛在閱讀需求，不斷豐富和嵌入新的服務形式，拓展創新維度，為讀者提供多種優質的體驗方式。

1.2 數據索引性

大數據時代，社會各行業的數據總量呈指數級增長，讀者要想在海量數據中精準找到自身所需數據愈加困難，因此，信息服務行業需要創新索引技術，注重數據的高效獲取和精準傳輸。在圖書館的數據檢索中，需要對其中的關鍵性數據、摘要、目錄等相關數據進行全面分析，記錄讀者需求的多維數據，形成所需閱讀數據表單，使數據具備索引性。具體而言，基于數據驅動的圖書推薦服務需要對自身的館藏閱讀資源進行精細化梳理和系統化分類，讀者在檢索時通過對應的鏈接、功能型按鈕等方式構建不同主體之間的直接聯系，將精準檢索作為高效獲取資源的樞紐。數據驅動背景下，圖書館閱讀推薦服務所體現出的索引性能夠有效提升資源獲取的精度，拓展知識獲取的廣度。

1.3 數據目錄化

從數據驅動視角分析，圖書館一般通過構建目錄化的數據索引系統為讀者提供基礎性檢索服務，實現數據查詢和訪問功能。當前，多數信息服務機構所提供的的搜索引擎都采用這種方式。從經濟層面分析，該方式較成熟、高效且檢索成本較低，商業性搜索引擎多采用這種方式；從技術層面分析，該方式獲取的資源缺乏公正性與客觀性，與用戶所需的目標存在一定差異。圖書館推薦服務可以借鑒目錄化的高效數據檢索模式，但需要在此基礎上搭建精準性更高的搜索引擎，在較復雜的信息環境下保證讀者仍能快速獲取目標資源，形成直觀性、高效性和客觀性的檢索方式，而讀者僅需通過簡單的操作就可實現精準檢索。

1.4 數據集成性

現代圖書館閱讀推薦服務的本質是基于數據高效整合的綜合性信息服務平臺，主要通過技術迭代與融合應用優化傳統數據資源結構，實現數據類別、內容與獲取方式的拆解與重構，充分發揮數據技術的優勢。數據驅動背景下，圖書館閱讀推薦服務致力于搭建讀者、圖書館、館藏資源之間的無障礙數據交流渠道，實現廣泛交互和充分共享，通過理念和技術創新優化平臺的推薦服務功能，提升閱讀服務的層次感。

2 智慧環境下公共圖書館閱讀推薦服務創新途徑

2.1 利用數據流優化閱讀推薦服務過程

從數據流層面分析，數據智慧應用有助于閱讀推薦服務模式的更新，推動圖書館服務朝著開放性、個性化方向發展，并能夠創設相對安全的資源交流和共享網絡環境，提升數據傳輸的可靠性、安全性，最終形成高效利用、精準服務的可持續性閱讀知識生態系統，不斷優化讀者體驗。推薦服務的優化創新應該是過程性創新，需要在優化推薦方式方法的過程中充分發揮自身數據處理的優勢，對當前資源進行拆解與整合，實現對數據流的系統化、科學化管理，提升推薦服務的智慧化水平，讓數據資源實現由低利用率的原始資源向高利用率的知識資源轉化，形成正向有益流動，推動閱讀推薦服務的創新發展。具體而言，基于數據流的公共圖書館閱讀推薦服務的創新過程包含分析對象、分類模型、分析手段和表達模型四個組成部分，其中表達模型構建是工作重點和難點。由于該模式下的閱讀推薦服務的數據具有情景化、索引性、目錄化和集成性特征，公共圖書館應選取單指標作為驅動力分析模型，并基于此進行數據資源分析和可視化建模，將數據整理的指標以讀者為單位分為數據總量、推動力、增速和類目百分比四類。單指標數據分析結構下的表達模型實質是定量梳理，是海量資源形成滿足閱讀服務的必要數據結構，能夠為價值挖掘和可視化服務開展高效整理工作。

2.2 利用智能可視化技術優化推薦方式

大數據環境下，圖書館閱讀推薦服務的優化創新需要充分借助數據驅動力的作用，通過技術融合創新實現對自身海量異構數據進行高效加工處理，將其轉化為具有特定結構特征的資源化數據，滿足讀者檢索過程中的精準性與便捷性需求。在該過程中，數據的直觀性、間接性和準確性是讀者關注的重點，同時，公共圖書館還要注重推薦的個性化特征，此外，服務方式的選擇對讀者的接受程度影響較大。可視化的資源推薦方式能夠從根本上解決資源數據龐大且結構復雜的問題，全面提升推薦服務的質量和推薦效率。當前，基于閱讀資源的可視化系統設計一般分為靜態和動態顯示兩種，其中，靜態數據顯示基于可視化系統模型，融合視覺編碼技術并以圖元的形式對資源數據的具體處理過程和處理結果進行可視化展示；動態數據顯示一般選取交互式的信息處理和輸出方式，更適合對大規模、復雜性數據進行準確、全面、快速分析，精準滿足用戶對數據資源的可靠性和時效性需求，提升讀者資源獲取的滿意度。可視化技術能夠讓海量復雜數據以簡單、直觀的形式顯示出來，大幅提升館藏資源數據的清晰化程度，同時為后續滿足讀者個性化信息檢索和顯示需求打下堅實基礎，提升推薦服務的精準性和科學性。

3 智慧環境下公共圖書館閱讀推薦服務優化策略

3.1 建立基于人機交互數據的感知系統

智慧環境下，實現公共圖書館閱讀推薦服務優化的重要一環是跟蹤和預測讀者需求，構建基于人機交互的數據感知系統，從應用端收集用戶的空間位置信息、行為偏好信息，預測用戶閱讀行為，促進推薦系統的優化更新。數據信息獲取是實現智慧推薦服務的基礎，智能感知系統通過人機交互實現用戶情境獲取，在該過程中，智能化平臺對讀者信息和行為表達方式進行深入分析，無須讀者主動表達訴求。基于人機交互的數據感知系統從公共圖書館閱讀推薦終端獲取資源情境、服務情境、社交情境、移動情境和技術情境，結合用戶行為習慣、閱讀偏好和瀏覽歷史進行情境建模，為后續提供精準推薦服務提供數據支撐和服務模型推薦。人機交互能夠實現80%以上閱讀推薦服務的智能化處理，大幅減少館員隊伍的工作強度，使其從繁雜的體力勞動中解放出來，集中精力思考如何提升讀者服務質量。

3.2 創新用戶數據挖掘價值的方式方法

數據價值挖掘是實現高質量閱讀推薦服務發展的關鍵，公共圖書館可通過收集和研究讀者行為數據進行深度價值挖掘，精準預測讀者需求，將其作為后續推薦工作開展的重要依據，提升用戶體驗滿意度。用戶數據價值挖掘的方式方法包含基礎數據分析、數據加工、數據評價等環節，具體而言，公共圖書館需要開展三個層面的工作：一是建立用戶數據查詢目標與館藏資源之間的映射關系，通過數據分析平臺實現館藏數據、待查數據和網絡數據的精準匹配，采用對應分析技術實現數據資源的高效收集和處理。二是建立數據資源與其他數據庫之間的紐帶關系，實現跨庫協同，將不同的數據相關聯，實現信息的深度挖掘，提升數據應用價值。三是通過技術融合強化數據價值挖掘技術，拓寬價值挖掘維度，優化數據價值評價模式，完善價值環節。通過創新用戶數據挖掘價值的方式方法，公共圖書館能從多個維度了解讀者現實及潛在需求，從而拓展推薦服務的深度與廣度。

3.3 利用用戶畫像實現多維精準智慧推薦

智能化的人機交互數據感知系統和多元化的數據價值挖掘方式能從多維角度收集用戶需求數據，對該數據進行精細化歸類處理可以形成用戶畫像，數據越詳細，用戶畫像的“像素”越高，越有助于把握讀者潛在需求，從而進行優質高效的資源推送。當前技術條件下，公共圖書館應高度重視讀者畫像對閱讀推薦服務的指導作用，從資源顯示、情境構建、時空限制和傳輸形式等方面優化服務，提升用戶體驗滿意度。在數據顯示方面，讀者更傾向于應用直觀簡潔、結構清晰的可視化資源類型；在情境構建方面，讀者希望能夠在閱讀對應資源類型時身處對應的閱讀情境，實現具有高度沉浸感的閱讀；多樣化的資源傳輸形式有利于提升閱讀推薦服務的便捷化程度，讀者可以通過多種移動客戶端獲取所需資源，不再受傳統服務形式的時空限制。鑒于此，公共圖書館應加強用戶畫像的研究，推動智能技術的深度應用，為用戶提供多維度智慧服務。

4 結語

公共圖書館閱讀推薦服務的創新發展離不開智能技術的融合應用，加強用戶數據收集與分析有助于精準把握推薦服務方向，推動數據技術深度融合與應用能夠有效提升推薦的精準性和智慧化水平。智慧化情境下，公共圖書館應革新服務理念，靈活運用多種技術手段，以讀者為中心進行數據收集分析與價值挖掘，構建高度共享、多元傳輸的智慧服務網絡平臺，充分彰顯時代元素在閱讀推薦服務中的獨特價值。